目录
发送流程
1. 流程逻辑分析
阶段一:主线程处理
阶段二:Sender 线程异步发送
核心设计思想
2. 流程
关键点总结
重要参数
一、核心必填参数
二、可靠性相关参数
三、性能优化参数
四、高级配置
五、安全性配置(可选)
六、错误处理与监控
典型配置示例
关键注意事项
发送流程
- 序列化与分区:消息通过
Partitioner
选择目标分区(默认轮询或哈希),序列化后加入RecordAccumulator
缓冲区。- 批次合并:
Sender线程
将同一分区的消息合并为ProducerBatch
,减少网络请求(源码见Sender.run()
方法)。- 发送至Broker:通过
NetworkClient
异步发送,Broker的LogAppendTime
处理写入请求。- ACK机制:根据
acks
配置(0/1/all)等待Broker确认,通过Metadata
类更新分区元数据
1. 流程逻辑分析
Kafka 生产者发送消息的核心流程分为 主线程处理 和 Sender 线程异步发送 两个阶段,具体步骤如下:
阶段一:主线程处理
- 创建 ProducerRecord
-
- 用户调用
producer.send(ProducerRecord)
,指定 Topic、Key、Value 和可选的分区或时间戳。
- 用户调用
- 选择分区(Partition)
-
- 若未指定分区,根据以下规则选择:
-
-
- 有 Key:对 Key 哈希取模(
hash(key) % 分区数
),确保相同 Key 的消息进入同一分区。 - 无 Key:默认使用粘性分区策略(Sticky Partitioning,Kafka 2.4+),在批次填满或超时前发送到同一分区,提升性能。
- 有 Key:对 Key 哈希取模(
-
- 序列化(Serialize)
-
- 使用配置的
key.serializer
和value.serializer
对 Key 和 Value 序列化(如StringSerializer
、ByteArraySerializer
)。
- 使用配置的
- 追加到缓冲区(RecordAccumulator)
-
- 将消息按 Topic-Partition 分组,存入
RecordAccumulator
的批次(Batch)中。 - 批次策略:
- 将消息按 Topic-Partition 分组,存入
-
-
batch.size
:批次大小阈值(默认 16KB),达到阈值立即发送。linger.ms
:批次等待时间(默认 0ms),超时后发送未满批次。
-
阶段二:Sender 线程异步发送
- Sender 线程拉取批次
-
- Sender 线程定期检查缓冲区,将满足条件的批次(已满或超时)封装为
ProducerRequest
。
- Sender 线程定期检查缓冲区,将满足条件的批次(已满或超时)封装为
- 构建请求并发送到 Broker
-
- 根据分区的 Leader 副本所在 Broker,将请求发送到对应的节点。
- 关键配置:
-
-
acks
:控制消息持久化确认级别:
-
-
-
-
0
:不等待确认(可能丢失数据)。1
:等待 Leader 确认(默认)。all
:等待所有 ISR 副本确认(最高可靠性)。
-
-
-
-
max.in.flight.requests.per.connection
:控制单个 Broker 的未确认请求数(默认 5)。
-
- 处理 Broker 响应
-
- 成功:触发用户设置的
Callback
回调,并释放批次内存。 - 失败:
- 成功:触发用户设置的
-
-
- 可重试错误(如网络抖动、Leader 切换):根据
retries
(默认 0)和retry.backoff.ms
(默认 100ms)重试。 - 不可重试错误(如消息过大):直接触发回调并抛出异常。
- 可重试错误(如网络抖动、Leader 切换):根据
-
核心设计思想
- 异步批处理:通过缓冲区合并小消息,减少网络 I/O 次数。
- 零拷贝优化:使用
sendfile
系统调用提升网络传输效率。 - 高可靠性:通过重试机制和
acks=all
确保消息不丢失。
2. 流程
关键点总结
- 分区选择:优先使用 Key 哈希或粘性分区策略,保证消息顺序性和吞吐量。
- 批次优化:通过
batch.size
和linger.ms
平衡延迟与吞吐。 - 可靠性保障:通过
acks
和retries
配置确保消息持久化。 - 异步处理:主线程与 Sender 线程解耦,避免阻塞用户逻辑。
重要参数
以下是 Kafka 生产者(Producer)在日常开发中的 常见配置参数 及其作用,按功能分类整理成表格:
一、核心必填参数
参数名 | 默认值 | 说明 |
| 无 | Kafka 集群地址列表(逗号分隔,如 )。 |
| 无 | Key 的序列化类(如 )。 |
| 无 | Value 的序列化类(同上)。 |
二、可靠性相关参数
参数名 | 默认值 | 说明 |
|
| 消息持久化确认机制:
|
|
| 发送失败后的重试次数(建议设为 配合 )。 |
|
| 是否启用幂等性( 和 |
|
| 单个 Broker 的未确认请求数。若启用幂等性,建议设为 以保证顺序。 |
三、性能优化参数
参数名 | 默认值 | 说明 |
|
| 消息在缓冲区等待时间(毫秒),增大可提升吞吐量(但增加延迟)。 |
|
(16KB) | 单个批次的大小阈值,达到阈值后立即发送。 |
|
(32MB) | 生产者缓冲区的总内存大小。 |
|
| 消息压缩算法( 、 、 、 ),减少网络带宽占用。 |
四、高级配置
参数名 | 默认值 | 说明 |
|
(30秒) | 生产者等待 Broker 响应的超时时间。 |
|
(60秒) | 生产者缓冲区满或元数据不可用时的阻塞时间(超时抛异常)。 |
| 默认轮询/哈希策略 | 自定义分区策略(实现 接口)。 |
五、安全性配置(可选)
参数名 | 默认值 | 说明 |
|
| 安全协议(如 、 )。 |
| 无 | SSL 证书路径(客户端认证时需配置)。 |
| 无 | SASL 认证机制(如 、 )。 |
六、错误处理与监控
参数名 | 默认值 | 说明 |
| 无 | 生产者拦截器(实现 接口),用于监控或修改消息。 |
|
(30秒) | 性能指标采样窗口时间。 |
典型配置示例
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "kafka1:9092,kafka2:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 10);
props.put("linger.ms", 20);
props.put("batch.size", 32768);
props.put("compression.type", "snappy");
props.put("enable.idempotence", "true");
关键注意事项
- 可靠性 vs 性能:
-
acks=all
和enable.idempotence=true
提高可靠性,但可能降低吞吐量。- 增大
batch.size
和linger.ms
可提升吞吐量,但增加延迟。
- 幂等性限制:
-
- 需 Kafka 0.11+ 版本支持,且
max.in.flight.requests=1
(或 Kafka 2.0+ 允许5
)。
- 需 Kafka 0.11+ 版本支持,且
- 监控与调优:
-
- 通过
metrics
和拦截器监控生产者性能,动态调整参数
- 通过